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论文拾萃|Solution-based tabu search求解Dynamic BDP

动态（增量）二部图问题目前研究较少，而论文作者提出的这种基于解的禁忌搜索（Solution-based Tabu Search）算法从未在图问题中应用过，这对于采用基于解的禁忌搜索研究排列问题而有指导意义...在这篇文章里，文献的方法即利用 Solution-based tabu search 来求解Dynamic bipartite drawing Problem，该算法依靠hash vectors来有效地确定候选解的禁忌状态...对GRASP不熟悉的朋友可以通过推文Greedy Randomized Adaptive Search 算法超详细解析，附代码实现TSP问题求解了解一下。...关于去重优化以及哈希函数的应用这里就不再详细介绍，详见之前推文论文拾萃|Solution-based tabu search 求解 Max-Minsum DP（附代码及详细注释） 3.2.1 邻域结构...Part 4 核心代码分享 以下为求解多维背包问题的核心代码（同样是two-stage tabu search algorithm）： void Swap_tabu_search(Solution &S

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数据魔术师推荐适合2021级（大一）本科生学习推文列表

自适应大邻域搜索(Adaptive Large Neighborhood Search)入门到精通超详细解析-概念篇 代码 | 自适应大邻域搜索系列之(1) - 使用ALNS代码框架求解TSP问题...变邻域搜索算法(VNS)求解TSP（附Java详细代码及注释） 干货|十分钟教你用动态规划算法解Travelling Salesman Problem（TSP）问题，附代码…… 遗传算法求解混合流水车间调度问题...基于树表示法的变邻域搜索算法求解考虑后进先出的取派货旅行商问题(附C++代码和详细代码注释) 干货|变邻域搜索(VNS)算法求解Max-Mean Dispersion Problem（附代码及详细注释） 论文拾萃|Solution-based tabu...search求解Max-Minsum DP（附代码及详细注释） 非对称TSP问题（Asymmetric Travelling Salesman Problem）转换为对称TSP问题 论文拾萃|Solution-based...tabu search求解Dynamic BDP 论文拾萃 | BITS算法求解Equitable Coloring Promblem(附C++和java代码） 论文拾萃 | 邻域分解驱动的变邻域搜索算法

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    干货 |【算法】禁忌搜索算法(Tabu Search，TS)超详细通俗解析附C++代码实例

    禁忌（Tabu Search）算法是一种亚启发式(meta-heuristic)随机搜索算法，它从一个初始可行解出发，选择一系列的特定搜索方向（移动）作为试探，选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。...一般是给被禁对象x一个数（禁忌长度） t ，要求对象x 在t 步迭代内被禁，在禁忌表中采用tabu(x)=t记忆，每迭代一步，该项指标做运算tabu(x)=t−1，直到tabu(x)=0时解禁。...输入是0~9代表10个不同的tsp文件。...", "gr21.tsp", "gr24.tsp", "fri26.tsp", "bayg29.tsp", "bays29.tsp", "swiss42.tsp", "gr48.tsp", "hk48....tsp", "brazil58.tsp"}; 20int bestans[10] = {2085, 2707, 1272, 937, 1610, 2020, 1273, 5046, 11461, 25395

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    干货 | 到底是什么算法，能让人们如此绝望？

    BOSS最近强迫小编学Tabu Search(TS) 听到这么高大上的词语后 当然是 .........票圈三 禁忌搜索 3月3日 使用禁忌搜索算法后，妈妈再也不用担心我找不到人家了 阿弥陀佛~ 上帝这次创建小和尚时，倒了一点禁忌搜索（Tabu Search）算法。...严肃篇 虽说小编本着 让读者通俗易懂的角度介绍 但一些概念的权威解释 大家还是需要过一遍的 这也方便对后续实际操作的篇章做准备 （该篇中介绍的概念已被处理成大家容易了解的字段） Tabu Search主要构成要素...实验篇 为方便大家 更加深入的了解禁忌搜索算法 小编请来了“旅行商问题”（TSP）做代表 （若你对他感到陌生，请参考推文干货|十分钟快速get蚁群算法（附代码）） 借助实验来证实算法的强大精髓 （求TSP...['gurobi,' + str(node_count)] = gurobi_result result['tabu_search,' + str(node_count)] = tabu_result

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    干货 | 到底是什么算法，能让人们如此绝望？

    上帝这次创建小和尚时，倒了一点禁忌搜索（Tabu Search）算法。...虽说小编本着 让读者通俗易懂的角度介绍 但一些概念的权威解释 大家还是需要过一遍的 这也方便对后续实际操作的篇章做准备 （该篇中介绍的概念已被处理成大家容易了解的字段） Tabu Search主要构成要素...result['gurobi,' + str(node_count)] = gurobi_result result['tabu_search,' + str(node_count...= result['tabu_search,' + str(node_count)] table[1].append(gurobi_result['cost']) table...Tabu Search作为 元启发式算法 （meta-heuristic algorithm）的一种 与经典的遗传算法、蚁群算法等一样 其灵感皆源于自然规律 因此，本着哲学观念 “存在必有道理”去辅助理解

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    数学建模--旅行商

    旅行商问题（TSP，Traveling Salesman Problem）是数学建模中的一个经典组合优化问题。...混合Tabu Search算法：这种算法结合了Tabu Search和其他元启发式算法的优点，能够为TSP提供高质量的解决方案，并且在所有110个对称TSPLib基准实例上进行了深入分析和比较。...例如，LKH算法适用于需要高精度解的情况，而混合Tabu Search和混合蚁群算法则在处理大规模数据时表现出色。区域划分启发式算法特别适合于具有特定结构的数据集。...针对大规模旅行商问题（TSP），目前存在多种高效的近似算法。...以下是一些主要的高效近似算法： H-tsp是一种基于分层强化学习的方法，通过将大规模TSP实例分解为多个小规模子问题来解决。

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    干货|十分钟快速复习禁忌搜索(c++版)

    昨天向大家保证今天分享 Tabu Search (TS) 代码 c++ 版本，然后，小编就去熬了个夜......现在的小编 ↓ ↓ ↓ 总之经过小编昨晚的狂肝，今天终于能将这份Tabu Search(TS) 复习加强攻略书(c++)版如约介绍给广大 骨·骼·清·奇 的算法master们！！...所谓禁忌搜索是Local Search（LS）的扩展，是一种全局逐步寻优的全局性邻域搜索算法。...输出结果为： opt_solution: 11 例二 二维坐标式 ( type = 2 ) 输入文件格式为： File_name File_type KroA100.tsp...例如： 运行程序之后会遇到以下提升： input file_name and data type 只需要输入 KroA100.tsp 2 即可得到一个启发解以及相应路径 更多的数据可以从TSPLIB

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    旅行商问题的近似算法之最近邻法(Nearest Neighbor) C语言实现

    TSP的近似算法 01 对于近似算法，我们一般可分为两类： 一，构造法。二，改善法。 TSP也不例外。这里我们做一下分类： 构造法 1. 最近邻法 2. 最近插入法 3....Tabu Search法 4. 遗传算法 5. ...... 另外，实际设计算法时，有一个常用的Idea就是我们用构筑法生成初始解放到改善法里去Improve。...最近邻法 02 今天，我们先来说说TSP的最近邻法，这是一个最简单的TSP启发式算法。如图 ? 图中，绿色点为出发城市。 1. 首先，我们选择适当的城市作为出发城市。 2....argc, char *argv[]){ FILE *input_file, *output_file; double length; int i; double start_time, search_time...，数据为berlin52.dat，执行以下命令 gcc -o tsp_nn tsp_nn.c tsp_nn.exe berlin52.dat 结果 ?

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    旅行商问题的近似算法之最近邻法(Nearest Neighbor) C语言实现

    TSP的近似算法 01 对于近似算法，我们一般可分为两类： 一，构造法。二，改善法。 TSP也不例外。这里我们做一下分类： 构造法 1. 最近邻法 2. 最近插入法 3....Tabu Search法 4. 遗传算法 5. ...... 另外，实际设计算法时，有一个常用的Idea就是我们用构筑法生成初始解放到改善法里去Improve。...最近邻法 02 今天，我们先来说说TSP的最近邻法，这是一个最简单的TSP启发式算法。如图 ? 图中，绿色点为出发城市。 1. 首先，我们选择适当的城市作为出发城市。 2....argc, char *argv[]){ FILE *input_file, *output_file; double length; int i; double start_time, search_time...，数据为berlin52.dat，执行以下命令 gcc -o tsp_nn tsp_nn.c tsp_nn.exe berlin52.dat 结果 ?

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    数学建模--禁忌搜索

    禁忌搜索（Tabu Search，TS）是一种元启发式优化算法，最早由美国工程院院士Fred Glover提出。...应用实例 禁忌搜索算法广泛应用于组合优化问题，如旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）等。例如，在求解TSP问题时，可以通过构建一个包含城市间距离的图，并利用禁忌搜索算法找到最短的环路。..., best_distance = tabu_search(distance_matrix, num_iterations, tabu_list_size) print(f"最佳路径: {best_solution...禁忌搜索算法（Tabu Search, TS）是一种非常有效的启发式全局优化方法，广泛应用于各种组合优化问题中。...禁忌搜索算法（Tabu Search, TS）是一种高效的全局优化算法，其性能在很大程度上依赖于邻域结构的设计。

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    【算法】禁忌搜索算法(Tabu Search，TS)超详细通俗解析附C++代码实例

    禁忌（Tabu Search）算法是一种亚启发式(meta-heuristic)随机搜索算法，它从一个初始可行解出发，选择一系列的特定搜索方向（移动）作为试探，选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。...一般是给被禁对象x一个数（禁忌长度） t ，要求对象x 在t 步迭代内被禁，在禁忌表中采用tabu(x)=t记忆，每迭代一步，该项指标做运算tabu(x)=t−1，直到tabu(x)=0时解禁。...04 代码实例(代码来源网络) 这次还是用一个求解TSP的代码实例来给大家讲解吧。...数据文件下载戳这里： http://www.iwr.uni-heidelberg.de/groups/comopt/software/TSPLIB95/tsp/ 下载下来跟代码放一个路径里直接就可以跑...输入是0~9代表10个不同的tsp文件。 欲获取代码，请关注我们的微信公众号【程序猿声】，在后台回复：TS代码。即可获取。 [微信公众号]

    1.9K51

    论文拾萃|Solution-based tabu search求解Max-Minsum DP（附代码及详细注释）

    Part 3 具体算法介绍 Attibute-based tabu search是一种流行的元启发式方法（meta-heuristic），被广泛用于解决NP-hard组合问题，这种方法在禁忌搜索的过程中选择禁忌解的某个特征...相对来说，研究较少的Solution-based tabu search是则记录访问过的整个解。相比之下，记录解比记录某个属性更“精确”，不容易将未访问过的解错误地禁忌。...Solution-based tabu search的伪代码如下： ?...经小编修改并注释的核心代码如下： void Swap_Tabu_Search(int Sol[], int NSol[], double P[], double* F) { //register表示使用...---- 欲下载本文相关代码，请移步留言区 参考论文： Xiangjing Lai,Dong Yue,Jin-Kao Hao,Fred Glover "Solution-based tabu search

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    经典优化算法 | 蚁群算法解析

    现仍以经典的TSP问题为例，来进一步阐述如何基于蚁群算法来求解实际问题。...对于TSP问题，为不失一般性，设整个蚂蚁群体中蚂蚁的数量为m，城市的数量为n，城市i与城市j之间的距离为 d_{ij} (i，j=1，2，…，n)，t时刻城市i与城市j连接路径上的信息素浓度为 \tau...我们知道,“蚂蚁TSP”策略会受到两方面的左右，首先是访问某城市的期望，另外便是其他蚂蚁释放的信息素浓度，所以定义: 其中， \eta _{ij}^{t} 为启发函数，表示蚂蚁从城市i转移到城市j...蚁群算法流程 用蚁群算法求解TSP问题的算法流程如下图所示，具体每步的含义如下： 步骤1：对相关参数进行初始化，包括蚁初始化群规模、信息素因子、启发函数因子、信息素、挥发因子、信息素常数、最大迭代次数等...range(self.cities_num): delta_phero_mat[tabu[l]][tabu[l+1]] += self.Q/self.ants_info

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